财π新闻 在全球AI供应链深度交织的当下，中国企业凭借在光模块、大模型应用、算力服务等多个领域的技术积累和规模优势，已经深度嵌入全球产业分工体系。但随着地缘政治因素不断向科技领域渗透，原本基于市场规则形成的全球AI分工格局正在发生剧烈变化，中国企业在拓展海外市场的过程中，正面临多个相互交织、彼此强化的结构性困境，这些困境并非单一领域的独立问题，而是贯穿硬件、软件生态、市场准入等多个核心环节的系统性挑战。

硬件层面的卡脖子与替代两难

这是中国AI企业在海外供应链中面临的最直观的一层困局。美国自2022年10月起对先进AI芯片实施出口管制，此后多轮加码，管制范围从A100、H100逐步延伸到H800、H20，到2025年初基本堵死了通过第三国转口或降规版芯片绕道获取的空间，直接冲击了长期依赖英伟达GPU进行大模型训练的中国AI企业。

这一困局的核心并非简单的“买不到”先进芯片，更在于替代路径的两难选择。目前华为昇腾、寒武纪等国产芯片在推理场景已经实现可用，但在大规模训练场景中，其CUDA生态的迁移成本、算子库丰富度、集群稳定性等生态成熟度方面仍存在明显差距。企业如果全力押注国产替代，短期将面临较高的性能损失和工程成本；如果继续尝试通过海外子公司、云服务租用等方式获取海外算力，又将持续面临合规风险和政策不确定性，这种“用也不是、不用也不是”的状态，构成了硬件层面的核心矛盾。

作为中国光模块领域的代表性企业，中际旭创的市场处境正是这一困局的典型缩影。2025年全球光模块市场中，中际旭创占比约22.4%，已经完成了进入全球顶级客户体系、参与最前沿产品迭代、将技术优势转化为规模出货、再将规模出货转化为丰厚利润的跨越。但过去两个月，大洋彼岸围绕光模块政策的每一次拉扯，都在中国业内和金融市场上掀起或大或小的风浪。8月4日，路透社披露美国联邦通信委员会正在起草措施，拟限制中国生产的新型号光模块进入美国，报道直接点名中际旭创，当时方案仍可能调整或搁置，资本市场却已开始重新计算风险。

一个多月后，美国联邦通信委员会的一项最终规则刊登于《联邦公报》，并计划于10月13日生效，新规进一步收紧设备授权，把审查延伸至受管制清单实体生产的某些逻辑硬件部件，规则没有直接把中国光模块列入限制范围，但补上了从整机追溯到部件的制度接口。9月25日，四名美国参议员又提出两党法案，拟禁止敏感联邦系统使用中际旭创和新易盛生产的光模块，并设置五年过渡期，市场的心再度悬起。不到一周，10月1日，摩根士丹利的一份行业报告把市场目光引向3.2T光模块相关的其他可能，又让部分担忧的市场参与者以为峰回路转。这些消息人士透露的方案、已经公布的规则、尚未变成法律的议案、投行基于渠道调研作出的判断，在政策正式落地前都还处于变动状态，但它们共同指向了一个尖锐问题：一家中国企业即使把单一产品做到世界第一，能否继续凭借技术和效率，获得与其能力相称的市场空间。

软件与生态层面的脱钩压力

AI供应链的竞争从来都不只是硬件层面的比拼，框架、工具链、开源社区、云平台等软件生态环节，同样是决定产业竞争力的核心要素。长期以来，中国企业深度嵌入全球AI开源生态，PyTorch、TensorFlow、Hugging Face等主流开源工具和平台，是绝大多数中国AI企业开展技术研发和产品迭代的基础支撑。但随着地缘政治紧张局势升级，这种深度嵌入的生态关系正在变得越来越脆弱。

2023年8月出台的美国对华投资限制行政令已经覆盖了AI领域，部分开源项目开始限制特定地区的访问权限，主流云服务商也在逐步收紧对中国客户的服务条款。更深层的问题在于，如果全球AI生态逐步分裂为两套独立体系，中国企业将直接面临“标准选择”的困境：留在现有全球生态里，随时可能遭遇服务切断、权限收回的突发状况；转向完全自主的生态体系，则意味着要放弃全球协作的效率优势和人才流动带来的技术红利。

自主生态的建设并非依靠短期资金投入就能快速完成，它需要开发者社区的长期积累和网络效应的逐步形成。GMI Cloud中国区总裁蒋剑彪在WAIC 2026演讲中表示，全球AI产业已经进入算力、Token、应用三位一体的竞争阶段，单一企业很难独自承担全球算力布局、合规体系搭建的高额投入。相关白皮书数据显示，当前中国日均Token调用量已突破140万亿，两年内增长超过1000倍，企业在模型推理上的资金消耗已占AI总预算的约85%，占全球AI总算力开支的约三分之二，非英语语种在底层编码时面临的“Token通胀”与语义丢失问题，也进一步抬高了中国企业在全球生态中的运行成本。

2026年6月1日公布、7月1日起施行的《国务院关于对外投资的规定》，作为中国首部专门规范对外投资的行政法规，在多年部门规章基础上实现了效力层级、监管范围与逻辑的系统性升级，标志着中国对外投资监管迈入“统筹发展与安全”的新阶段。对于AI企业而言，这部规定恰逢中美科技博弈持续深化之际，带来了深刻的制度性重塑。AI企业的核心资产是技术，而技术的载体是知识产权，在跨境投资架构中，创始团队经常面临能否将境内已产生的专有技术、算法、模型等技术成果，以技术出资的形式注入境外设立企业的基础性问题，从法律角度审视，这一路径目前困难重重。

首先技术出口管制是第一道门槛，根据《中华人民共和国技术进出口管理条例》第二条，技术出口不仅包括传统贸易，还包括通过“投资或经技术合作”方式从中国境内向境外转移技术的行为，监管机关判断相关安排是否构成技术出口，已逐步从单纯关注源代码等载体的物理出境，转向更加关注“技术能力是否发生实质性跨境转移”。2025年7月15日，商务部、科技部发布2025年第28号公告，调整发布《中国禁止出口限制出口技术目录》，目录中“信息处理技术”项下与AI密切相关的“人工智能交互界面技术、语音评测技术、智能阅卷技术、基于数据分析的个性化信息推送服务技术、中译外翻译技术(机器翻译系统得分>4.5分,满分为5分)”等仍属“限制出口”类别，向境外提供上述限制出口技术，须向所在地省级商务主管部门申请技术出口许可。对于机器学习、计算机视觉、自然语言处理等未在目录中逐条列明的通用AI技术，虽然未必直接落入现行目录，但由于AI技术边界模糊、目录存在兜底解释空间，企业仍面临较大的合规不确定性。

《国务院关于对外投资的规定》第十三条针对对外投资中的技术跨境转移作出了更直接的禁止性规定，投资者不得以跨境派遣技术人员、组织人员赴境外工作、跨境提供技术指导、安排人员跨境培训等方式，向境外转移国家禁止出口或限制出口的货物、技术、服务及相关数据，第十四条进一步明确，对外投资涉及技术进出口、跨境数据流动、人员出境入境管理、出口管制的，依照有关法律、行政法规和国家有关规定执行，这两条规定叠加，进一步抬高了中国AI企业向境外转移核心技术的门槛。

市场准入与客户信任的双重挤压

这一层面的困境在过往的行业讨论中常被低估，却实实在在地压缩了中国AI企业的战略腾挪空间。中国AI企业出海时，面临的不只是常规的技术竞争，还有市场准入不断被政治化的现实挑战。美国及其盟友在政府AI采购、关键基础设施AI应用中，越来越多地设置“可信供应商”门槛，实质上将中国企业排除在外。即便在东南亚、中东、拉美等相对开放的市场，中国AI产品也面临数据主权、安全审查等各类非关税壁垒。

与此同时，国内AI市场的竞争极度内卷，价格战激烈，商业化回报承压。企业如果只深耕国内市场，增长天花板十分明显；如果要全力拓展海外市场，又要同时应对高额的合规成本、长期存在的品牌信任赤字和复杂的本地化运营挑战，这种“国内卷、出海难”的格局，让不少企业陷入两难境地。

出海过程中，人才层面的挑战同样突出。多家行业报告显示，AI相关的就业岗位在全球范围内持续供不应求，年增速远超整体科技岗位平均水平，而AI发展之后的数据隐私与合规专家的招聘需求在近两年增长尤为突出，被德勤列为中企出海最紧缺的人才类型之一，与此同时跨境法务人才同样长期处于紧缺的状态，在各类全球化人才稀缺榜单中位居前列。北美区域总经理职位对本地经验的硬性要求近年来明显有提升，没有当地实战经验的管理者获得机会的门槛也越来越高，因此双文化背景的管理者因其独特的桥梁作用，薪资溢价通常较高，尤其是法务合规、数据合规领域的人才。

据Glassdoor调查，86%的美国求职者在决定是否应聘前会先查阅公司评价和声誉，国内大厂的光环在海外人才市场很难直接发挥作用。近年北美地区新增中资企业数量保持两位数增长，东南亚作为热门目的地，新设企业增速更为显著，与此同时海外用工成本持续攀升，年均涨幅在5%—10%之间，而合规管理带来的间接成本上升更快，企业普遍反映合规复杂度已达到“极高”等级，在东南亚市场，本地化人才争夺战日益白热化，多家调研机构将当地人才竞争难度评为“高位”。

跨境数据安全问题同样是出海过程中的核心挑战，中资企业出海涉及大量数据跨境传输，在技术方面，数据在传输过程中易遭网络攻击，存在被截获、篡改或非法访问的可能，在外部环境方面，地缘政治因素使部分国家对中资企业数据跨境流动实施严格限制与监管，要求数据本地化存储和跨境传输严格审查。在出海背景下实现AI规模化应用也成为普遍难题，AI大模型兴起为产业带来新机会，但不同国家政策、环境和习惯差异较大，数据收集整理困难，直接影响AI模型训练效果，例如智能客服难以精准服务不同国家客户。

三重困局并非简单的并列关系，而是形成了相互锁死的循环链条：硬件受限直接推高训练成本，进而影响模型的市场竞争力，导致市场拓展难度进一步加大，企业收入不足以支撑自主生态的长期建设，最终又会让企业更依赖海外技术供给，重新回到硬件受限的起点。打破这个循环，需要在某个核心环节实现实质性突破，要么国产算力生态真正成熟到可以支撑前沿大模型训练，要么在特定垂直市场建立起不可替代的优势，但无论选择哪条路径，都不是短期能够顺利走通的。

(编辑：吴淑娟)